close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Использование контурного анализа в задаче контроля качества абразивных материалов..pdf

код для вставкиСкачать
ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ
53
УДК 004.021
В. А. Камаев, П. П. Кудряшов, А. А. Стец
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОНТУРНОГО АНАЛИЗА В ЗАДАЧЕ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА
АБРАЗИВНЫХ МАТЕРИАЛОВ
Волгоградский государственный технический университет
kamaev@unix.cad.vstu.ru, pal_ok@mail.ru, st-sany@mail.ru
В статье описывается автоматический метод контроля качества абразивных материалов. Метод основан на специализированных алгоритмах анализа изображения абразивной поверхности. На основании предложенных алгоритмов, была разработана система автоматического анализа, которая позволяет производить контроль зернистости и качества абразивных поверхностей.
Ключевые слова: образивы, зернистость, контроль качества, контурный анализ.
V.A. Kamaev, P.P. Kudryashov, A.A. Stets
USE OF THE PLANIMETRIC ANALYSIS IN THE PROBLEM OF QUALITY
ASSURANCE OF ABRASIVE MATERIALS
Volgograd state technical university
kamaev@unix.cad.vstu.ru, pal_ok@mail.ru, st-sany@mail.ru
In the article the automatic monitoring of quality of abrasive materials is described. The method is based on specialized
analysis algorithms of the image of an abrasive surface. The system of the automatic analysis which allows to make control of
granularity and quality of abrasive surfaces has been developed on the basis of the offered algorithms.
Key words: abrasivs, granularity, quality assurance, the planimetric analysis.
Развитие вычислительной техники и науки
способствовало автоматизации не только рутинной человеческой деятельности, но и выполнения задач, которые раньше не могли успешно решаться без участия человека. Одной
из таких задач является задача распознавание
образов.
Практически в любом производстве одним
из этапов процесса является шлифовка или доводка поверхностей. Этот этап связан с использованием абразивных материалов, из которых
производятся разнообразные абразивные изделия: наждачная бумага и ткань, шлифовальные
и правочные бруски, керамические и вулканитовые головки и другое [7].
Ввиду того, качество абразивных материалов влияет на конечный результат выпускаемых производством изделий, контроль процесса изготовления и качества получаемых абразивных материалов является крайне важным
для современных производств.
В настоящее время в Российской Федерации существует государственный стандарт, согласно которому производится анализ качества
абразивных материалов [9]. Для оценки зернистости применяют исключительно ручные методы, которые являются трудоемкими, требуют
больших затрат времени и не обладают необходимой точностью. Помимо этого, данные методы позволяют исследовать абразивные зерна
только в несвязанном состоянии, при этом оце-
нить качество зерен, нанесенных на подложку,
они не могут.
Таким образом, задача автоматизации оценки
абразивной поверхности является актуальной.
Абразив представляет собой зерна, классифицированные на узкие размерные фракции,
которые используются для полировки, дальнейшего измельчения, изготовления жесткого
и эластичного абразивного инструмента [8].
Зернистость – характеристика, отражающая
величины зерен. Зерна делятся на фракции.
Фракция – совокупность зерен абразива, размер
которых лежит в заданной области. Абразив
характеризуется природой материала, его кристаллической структурой, твердостью и размером зерен. Все это определяет режущую способность абразива, а зернистость, кроме того,
определяет достижимую шероховатость обрабатываемой поверхности [8].
На рис. 1 представлено изображение образца шлифзерна, полученное под микроскопом.
Для определения качества абразива нами
предлагается автоматический анализ изображения его поверхности с использованием методов
распознавания образов.
Автоматизированный анализ зернистости
состоит из трех последовательных этапов:
этап предварительной подготовки исходного изображения;
этап поиска контуров;
этап обработки данных.
54
ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ
Рассмотрим этапы анализа более подробно.
На рис. 1 можно видеть, что на изображении абразивной поверхности помимо зерен
присутствуют разнообразные нежелательные
включения: структура подложки, пыль и т. п.
Для повышения качества распознавания на
первом этапе мы производим подавление
подобных артефактов. Для этого к исходному изображению применяется ряд морфологических операций, что позволяет убрать
нежелательные включения. Операции включают в себя последовательность эрозии и
дилатации.
После выполнения этих операций изображение переводится в монохромный вид. Для
этого задается некоторый пороговый уровень
threshold [1].
⎧1, img ( x, y ) > threshold
M xy = ⎨
(1)
⎩0
Пикселы, превосходящие заданный порог
получают значение 1, остальные пикселы – 0.
На втором этапе, этапе поиска контуров определяются все замкнутые не пересекающиеся
контуры, обводящие локальные скопления нечерных (значение яркости > 0) пикселей [2].
Существует множество алгоритмов определения контуров на монохромном изображении
с различной степенью оптимизации под характеристики изображения. Предлагается использование простейшего алгоритма, строящего
вложенное дерево контуров, которое используется для последующего анализа. Данный алгоритм реализован в виде функций в библиотеке
компьютерного зрения Intel OpenCV [2]. Эта
библиотека активно применялась при реализации программных модулей.
Следующий этап – этап обработки данных.
На этом этапе исключаются все вложенные
контуры, которые обводят подобласти зерна
различной яркости. А оставшиеся контуры, соответствующие отдельным зернам, аппроксимируются эллипсами (см. рис. 5). Далее происходит фильтрация эллипсов по специальным
условиям. Так отбрасываются слишком мелкие
и вытянутые эллипсы, которые, скорее всего,
являются помехами на изображении, оставшимися после этапа шумоподавления.
Рис. 2. Изображение после выполнения операции эрозия
Рис. 3. Монохромное изображение
Рис. 1. Образец шлифзерна
55
ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ
Слишком крупные эллипсы проверяются на
случай склеенных зерен (см. рис. 6, 7). Для этого
аппроксимируется площадь зерна, берется отношение площади зерна к площади эллипса. Если такое отношение меньше или равно заданной
константе C, то это говорит о случае склеенных
зерен. Эмпирически было установлено значение
константы C, равное 0,96, которое позволяет
с высокой степенью вероятности идентифицировать склеенные зерна. К прямоугольной области, содержащей склеенные зерна, снова применяются морфологические операции эрозии и
дилатации с большим размером структурирующего элемента, что позволяет разрушить грани-
Рис. 4. Результат этапа поиска контуров
Рис. 6. Случай склеенных зерен до обработки
цу между зернами, т. е. отделить их друг от друга. Далее на этом участке снова производится
поиск контуров. Поиск склеенных зерен производится рекурсивно до тех пор, пока анализируемые участки не станут слишком малы. По завершении процесса, эллипсы, обводившие склеенные зерна, удаляются, вместо них вставляются
более точные эллипсы, каждый из которых обводит отдельное зерно.
Геометрические параметры полученных эллипсов (длины их осей) в дальнейшем могут
использоваться для составления заключения
о качестве исследуемого образца абразивной
поверхности.
Рис. 5. Зерно, вписанное в эллипс
Рис. 7. Случай склеенных зерен после обработки
56
ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ
Предложенный подход был реализован в виде программной системы автоматического анализа качества абразивных материалов. Для реализации была использована среда разработки
Visual Studio 2008, а также библиотека компьютерного зрения Intel OpenCV.
Для проведения испытаний системы автоматизированного анализа зернистости были использованы изображения абразивных поверхностей, полученных в реальных условиях на
Волжском абразивном заводе. В среднем каждое изображение содержало около 100 абразивных зерен. Зерна представляли собой шлифзерно, зернистостью 50-П. При зернистости 50-П
ведущая фракция составляет 500 мкм. В результате анализа зерна, составляющие ведущую
фракцию, содержались в количестве 55 % от
общего числа. Зерна комплексной фракции содержались в количестве 95 %. Такие параметры
соответствуют ГОСТ 3647–80. «Материалы
шлифовальные. Классификация. Зернистость
и зерновой состав. Методы контроля».
Согласно ГОСТ 3647–80, исследуемый образец является качественным продуктом.
Однако в нескольких изображениях исследуемых образцов были обнаружены зерна зернистостями 850 и 880, которые являются слишком крупными для данной фракции, та как согласно ГОСТ 3647–80, для шлифзерна, ведущая
фракция которого 50-П, максимальная зернистость составляет 800.
Таким образом, около 2 % зерен в исследуемых образцах превосходят предельную
фракцию. То есть можно сделать вывод, что
данная абразивная поверхность не отвечает
требуемым характеристикам качества.
В целом было рассмотрено порядка 100 образцов абразивной поверхности. Несмотря на
то, что ряд изображений полностью соответствовали ГОСТ, на 5 % из них было выявлено несоответствие ГОСТ. Данный пример показывает, что ручной анализ партии, проводимый на
нескольких образцах неспособен с должностью
точностью определить возможные дефекты.
С использованием предложенной системы становится возможным автоматический анализ целых партий абразивных поверхностей как на
этапе производства абразивных материалов, так
и на этапе анализа качества закупленной партии абразивных материалов в автомобильной,
деревообрабатывающей, мебельной промышленности и др.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Петров, В. О. Алгоритм текстурной сегментации
растровых изображений при решении прикладных задач
медико-биологического анализа / В. О. Петров, В. А. Камаев, С. В. Поройский // Современные проблемы науки и
образования. – 2009. – № 6. – C. 106–110.
2. Bradski G., Kaebler A. OReilly-LearningOpenCV,
2008. – 577 с.
3. Кудряшов П. П. Гибридный алгоритм обнаружения
человеческих лиц / П. П. Кудряшов, С. А. Фоменков //
Информационные технологии. – 2007. – № 10. – С. 20–23.
4. Стокман Д., Шапиро Л. Компьютерное зрение. –
Бином. Лаборатория знаний, 2006 г. – 752 с.
5. Дзвид А. Компьютерное зрение. Современный
подход. 2004. – 928 с.
6. Малинин В. В. Распознавание образов на ЭВМ. М:
Учеба, 2005. – 573 с.
7. Буткарев А. И. Полировка. «АБ Универсал». Технологии, материалы, оборудование, инструменты, 2002.
8. Гаршин А. П. Абразивные материалы. Л., 1983.
9. ГОСТ 3647–80. Материалы шлифовальные. Классификация. Зернистость и зерновой состав. Методы контроля. – М, 1982.
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
8
Размер файла
598 Кб
Теги
анализа, контроля, использование, качества, абразивна, pdf, материалы, задачи, контурной
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа